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intelligent_control
- 智能控制在各个领域都有了重要作用，分析一个系统需要一定的方法，本程序给了一个模式分类的算法程序例子
jqagent
- 多Agent系统的理论与技术，为分布式开放系统的分析、设计和实现提供了一条崭新的途径。然而随着相关领域高新技术的迅猛发展，多Agent系统的运行环境日益趋于大型、开放、动态和不确定，迫切需要采用各种智能技术来构建具有自学习能力的Agent，为多Agent系统引入学习机制使其更好地适应复杂环境，从而导致了多Agent系统学习这一新兴研究领域的产生和迅速发展。多Agent系统学习包括采用机器学习等方法从积累的信息或数据中学习用于支持决策的知识，以及为建立多Agent协作、协调和竞争等机制而进行的对
lunwen
- 针对 深 人 基础I程施1_的特点，围绕深基坑}_程自身的稳定性和环境岩十}，程问题这一突出 的技术难题。对于日益加人、加深的岩十}程问题，传统的研究方法中存在着“参数给不准”和 “模型给不准”两个主要困惑，它们已经成为制约岩}月程发展的瓶颈。这就需要另辟蹊径，实 现思维方式的变革，引入其他相关学科的最新成果，诸如智能神经网络、模糊数学理论、遗传算 法等软科学方法，来研究深大基础}_程施}_变形的钾能预测与控制方法。本文对地卜}程施!_过 程中的稳定性和安全性进行了较系统的分
huopaozhuanjiaxitong
- 研究了一种应用于机载火控系统的具有自学习功能的故障诊断系统。首先介绍了系统的 总体结构 然后通过分析火控系统的结构建立了层次诊断模型 ,并通过示例对诊断系统中知识的表 达方法、 推理方法等问题做了详细的分析 最后详细描述了系统的自学习机制。应用具有自学习功 能的故障诊断专家系统 ,可实现综合化机载火控系统的智能故障诊断。-A study of airborne fire control system used in self-learning function of fault di
ReviewofSVM-basedControlandOnlineTrainingAlgorithm
- 支持向量机以其模型结构简单、较好的推广能力和全局最优解等特点已经被用来进行智能 控制的研究，主要包括采用支持向量机回归的非线性时间序列的建模与预测、系统辨识等建模方 面的研究以及优化控制、学习控制和预测控制等方面的研究以及采用支持向量机的故障诊断的研 究。由于现有SVMR基于二次规划的优化方法不适合控制过程的在线训练，因此出现了对SVMR 在线训练算法的研究。分析了国内外这些研究内容的最新研究进展，旨在探讨归纳支持向量机在控 制领域研究的主要成果和存在的问题，以便为进一步的研
intellectual
- 探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经网络算法, 给出了动量系数和学习率的调整方法, 并作为机械故 障的特征识别方法, 以小波分析技术作为机械故障特征信号的提取手段, 由此建立了基于小波与自适应神经网络 的旋转机械故障智能诊断系统, 给出了诊断系统的训练学习方式和工作方式, 通过实际测试数据的诊断结果说明此诊断系统对故障诊断是有效的。-intelligent dignose it is very useful
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- 讨论了这种故障诊断方法的诊断性能及其在计算上的复杂度.通过这种方法能够进行故障的寻找和定位,实例分析的结果说明了利用粗糙集进行知识发现及建立智能故障诊断系统的可行性和有效性.-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool for data
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- 讨论了这种故障诊断方法的诊断性能及其在计算上的复杂度.通过这种方法能够进行故障的寻找和定位,实例分析的结果说明了利用粗糙集进行知识发现及建立智能故障诊断系统的可行性和有效性.-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool for data
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- 反向故障诊断的步骤,讨论了这种故障诊断方法的诊断性能及其在计算上的复杂度.通过这种方法能够进行故障的寻找和定位,实例分析的结果说明了利用粗糙集进行知识发现及建立智能故障诊断系统的可行性和有效性.-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a too
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- 反向故障诊断的步骤,讨论了这种故障诊断方法的诊断性能及其在计算上的复杂度.通过这种方法能够进行故障的寻找和定位,实例分析的结果说明了利用粗糙集进行知识发现及建立智能故障诊断系统的可行性和有效性.-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a too
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- 理的基础上,给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规则进行正、反向故障诊断的步骤,讨论了这种故障诊断方法的诊断性能及其在计算上的复杂度.通过这种方法能够进行故障的寻找和定位,实例分析的结果说明了利用粗糙集进行知识发现及建立智能故障诊断系统的可行性和有效性.-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those ca
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- 则进行正、反向故障诊断的步骤,讨论了这种故障诊断方法的诊断性能及其在计算上的复杂度.通过这种方法能够进行故障的寻找和定位,实例分析的结果说明了利用粗糙集进行知识发现及建立智能故障诊断系统的可行性和有效性.-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as
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- 则进行正、反向故障诊断的步骤,讨论了这种故障诊断方法的诊断性能及其在计算上的复杂度.通过这种方法能够进行故障的寻找和定位,实例分析的结果说明了利用粗糙集进行知识发现及建立智能故障诊断系统的可行性和有效性.-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as
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- 通过这种方法能够进行故障的寻找和定位,实例分析的结果说明了利用粗糙集进行知识发现及建立智能故障诊断系统的可行性和有效性.-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool for data cleaning or for
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- 通过这种方法能够进行故障的寻找和定位,实例分析的结果说明了利用粗糙集进行知识发现及建立智能故障诊断系统的可行性和有效性.-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool for data cleaning or for assisting
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- 讨论了这种故障诊断方法的诊断性能及其在计算上的复杂度.通过这种方法能够进行故障的寻找和定位,实例分析的结果说明了利用粗糙集进行知识发现及建立智能故障诊断系统的可行性和有效性.-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool for data
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- 反向故障诊断的步骤,讨论了这种故障诊断方法的诊断性能及其在计算上的复杂度.通过这种方法能够进行故障的寻找和定位,实例分析的结果说明了利用粗糙集进行知识发现及建立智能故障诊断系统的-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool for da
人工智能：人工智能选股之朴素贝叶斯模型
- 本报告对 朴素贝叶斯模型及线性判别分析、二次判别分析 进行系统测试 “生成模型”是机器学习中监督学习方法的一类。与“判别模型”学习决 策函数和条件概率不同，生成模型主要学习的是联合概率分布??(??,??)。本 文中，我们从朴素贝叶斯算法入手，分析比较了几种常见的生成模型（包 括线性判别分析和二次判别分析）应用于多因子选股的异同，希望对本领 域的投资者产生有实用意义的参考价值。(This report gives a systematic test of naive Bayesian
632983 MATLAB优化算法案例分析与应用
- 协同进化计算与多智能体系统B5.319_11692466(Collaborative evolutionary computation and multi-agent system B5.319 _11692466)